Tích hợp
Trí tuệ
Tự động
Low Code & No Code
Mở
1026 công cụ Data tốt nhất trong 2025
G-Data Screen Data, Data Hivemind, FPL Data Analysis, Instant Data Scraper, Open Data Science, Crayon Data, Legal Data, Data Normalizer, Data-Driven Shopify Insights, Peaka Data Integration Platform là công cụ Data trả phí/miễn phí tốt nhất.
Data Normalizer
Tiêu chuẩn hóa và chuẩn hóa dữ liệu của bạn chỉ trong vài giây với trí tuệ nhân tạo.
Crayon Data
Crayon Data cung cấp nền tảng maya.ai để cá nhân hóa trí tuệ nhân tạo và tăng doanh thu.
Data là gì?
Dữ liệu là một bộ sưu tập các sự thật, chẳng hạn như số, từ, đo lường, quan sát, hoặc chỉ là mô tả về mọi thứ. Trong ngữ cảnh của máy tính và trí tuệ nhân tạo, dữ liệu là thông tin đã được dịch sang một dạng hiệu quả để xử lý. Dữ liệu có thể tồn tại dưới nhiều dạng khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc (như cơ sở dữ liệu), dữ liệu không có cấu trúc (như văn bản), và dữ liệu bán có cấu trúc (như XML hoặc JSON). Việc sử dụng và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả là nền tảng của trí tuệ nhân tạo và học máy.
Công cụ 10 AI Data hàng đầu là gì?
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
|---|---|---|---|
Salesforce Einstein |
Platform Starter $25/người/tháng
| Nền tảng Einstein 1 cho phép IT, quản trị viên, và nhà phát triển sử dụng một nền tảng trí tuệ nhân tạo mở rộng, giúp việc phát triển ứng dụng và tự động hóa nhanh chóng. Nó cung cấp các công cụ được xây dựng đặc biệt để tăng năng suất, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, mở khóa cấu trúc dữ liệu, nhúng trí tuệ nhân tạo dự đoán và sáng tạo, tự động hoá quy trình kinh doanh, bảo vệ đầu tư công nghệ thông tin trong tương lai, và thực hiện hành động dựa trên dữ liệu thông qua thông tin chi tiết. Nó có thể được sử dụng trong các phòng ban bán hàng, dịch vụ, tiếp thị, và thương mại. | |
Anthropic | Các tính năng chính của Claude bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu, học máy và gợi ý cá nhân. | Để sử dụng Claude, đơn giản là tương tác với trợ lý trí tuệ nhân tạo thông qua trang web hoặc nền tảng được chỉ định. | |
Salesforce Einstein 1 Platform for Application Development | Tích hợp | 1 | |
Prolific | Hồi quy và kiểm duyệt đối tượng tham gia | Khởi chạy nghiên cứu của bạn với hàng chục ngàn người tham gia đáng tin cậy trong vài phút. Đăng ký miễn phí. | |
DataCamp | Hướng dẫn video | Bắt đầu học miễn phí bằng cách tạo tài khoản. Chọn từ danh sách rộng các khóa học về Python, R, SQL, Power BI, Tableau và nhiều hơn nữa. Hoàn thành khóa học tương tác, thực hành bằng các thách thức lập trình hàng ngày và áp dụng kỹ năng của bạn để giải quyết các vấn đề thực tế. | |
Branded | Truy cập vào một đối tượng khán giả nghiên cứu đặc biệt | Để sử dụng Branded, bạn có thể tạo nghiên cứu riêng của mình bằng phương pháp định tính và định lượng hoặc sử dụng dịch vụ bên thứ ba của họ. Bạn cũng có thể truy cập vào đối tượng khán giả mục tiêu đặc biệt của họ cho các nghiên cứu của bạn. Với việc kiểm định AI của họ, bạn có thể đưa ra quyết định kinh doanh quan trọng dựa trên những hiểu biết chất lượng. | |
Notta | Real-time transcription |
Free 0￥/month Basic features with limited transcription time and file uploads
| Notta allows users to transcribe and translate speech in real-time, schedule meetings, record screens, and extract useful information using AI summary functionality. The platform also supports the creation of meeting minutes and AI-templated summaries. |
iAsk.Ai | Công cụ tìm kiếm trí tuệ nhân tạo miễn phí | Để sử dụng iAsk.Ai, chỉ cần gõ câu hỏi của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên vào thanh tìm kiếm. Hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích câu hỏi của bạn và cung cấp một câu trả lời chi tiết và chính xác. Bạn có thể đặt một loạt câu hỏi trên các chủ đề khác nhau, và iAsk.Ai sẽ cung cấp các câu trả lời dựa trên các nguồn thông tin đáng tin cậy nhất và có uy tín. | |
Gong - Revenue Intelligence Platform | Hiện thực thông tin để thúc đẩy tăng trưởng doanh thu | Để sử dụng Gong, hãy bắt đầu ghi lại tương tác khách hàng. Sau đó, Gong sẽ cung cấp thông tin và phân tích dựa trên dữ liệu đó. Các nhóm có thể sử dụng thông tin này để ra quyết định dựa trên dữ liệu và cải thiện chiến lược tiếp thị của họ. | |
Julius AI | Your AI Data Analyst | Phân tích và trực quan hóa dữ liệu |
Cơ bản Miễn phí Truy cập vào các tính năng cơ bản và 15 tin nhắn/tháng
| Julius là một trợ lý phân tích dữ liệu AI mạnh mẽ giúp bạn phân tích và trực quan hóa dữ liệu của mình. Bạn có thể trò chuyện với dữ liệu của mình, tạo biểu đồ, xây dựng mô hình dự báo và nhiều hơn nữa. Đơn giản chỉ cần tải lên dữ liệu của bạn và yêu cầu Julius cung cấp thông tin cần thiết hoặc chỉ đạo cho nó thực hiện phân tích hoặc trực quan hóa cụ thể. |
Trang web AI Data mới nhất
Tăng cường bán hàng bằng thông tin dữ liệu lớn.
Trợ lý bán hàng
Máy giám sát và xây dựng báo cáo AI
Khai thác dữ liệu trí tuệ nhân tạo
Phát triển lãnh đạo AI
Trợ lý Phân tích AI
Trợ lý CRM AI
Công cụ web scraping được trang bị trí tuệ nhân tạo
Trợ lý Phân tích AI
Trích xuất tài liệu bằng trí tuệ nhân tạo
Công cụ tìm kiếm AI
Cách mạng hóa việc thu thập dữ liệu với AI và tiền điện tử.
Trợ lý AI Twitter
Web3
Blockchain
Trợ lý Phân tích AI
Các tính năng cốt lõi của Data
Dữ liệu đóng vai trò là đầu vào cho các mô hình trí tuệ nhân tạo và học máy
Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và xác nhận các mô hình trí tuệ nhân tạo
Dữ liệu giúp trong việc đưa ra quyết định và dự đoán có căn cứ
Dữ liệu có thể có cấu trúc, không có cấu trúc, hoặc bán có cấu trúc
What is Data can do?
Chăm sóc sức khỏe: Dữ liệu được sử dụng để phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo cho chẩn đoán bệnh, phát hiện thuốc mới, và kế hoạch điều trị cá nhân
Tài chính: Các thuật toán trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu tài chính để phát hiện gian lận, dự đoán xu hướng thị trường, và Tự động hóa quyết định giao dịch
Bán lẻ: Trí tuệ nhân tạo dựa vào dữ liệu giúp phân đoạn khách hàng, gợi ý sản phẩm, và tối ưu hóa chuỗi cung ứng
Sản xuất: Các mô hình trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu từ cảm biến để dự đoán sự cố thiết bị, tối ưu hóa quá trình sản xuất, và cải thiện kiểm soát chất lượng
Data Review
Người dùng và chuyên gia đều nhấn mạnh vai trò quan trọng của dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo và học máy. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và liên quan để huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo chính xác và mạnh mẽ. Một số thách thức thông thường được đề cập bao gồm lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, nhu cầu về cơ sở hạ tầng lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả, và nhu cầu liên tục về bảo trì và cập nhật dữ liệu. Nói chung, mọi người đồng tình rằng quản lý dữ liệu hiệu quả là điều cần thiết cho thành công của các dự án trí tuệ nhân tạo.
Ai phù hợp hơn để sử dụng Data?
Người dùng tương tác với một hệ thống gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt và mua hàng của họ
Một chatbot được trang bị xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng dữ liệu để hiểu và phản hồi câu hỏi của người dùng
Một thiết bị nhà thông minh học được sở thích của người dùng dựa trên dữ liệu thu thập từ các cảm biến và tương tác của người dùng
Data hoạt động như thế nào?
Để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả trong trí tuệ nhân tạo và học máy, hãy tuân theo những bước sau: 1. Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu liên quan từ các nguồn khác nhau. 2. Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ sự không nhất quán, lỗi, và giá trị thiếu từ dữ liệu. 3. Khám phá dữ liệu: Phân tích dữ liệu để có cái nhìn sâu sắc và hiểu biết về các mô hình. 4. Tiền xử lý dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng phù hợp cho mô hình trí tuệ nhân tạo. 5. Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu đã được tiền xử lý để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo. 6. Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu xác nhận. 7. Triển khai mô hình: Áp dụng mô hình đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được quan sát.
Ưu điểm của Data
Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Nâng cao độ chính xác trong dự đoán và dự báo
Tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp
Phát hiện ra các mô hình và hiểu biết ẩn
Tùy chỉnh trải nghiệm người dùng
Câu hỏi thường gặp về Data
- Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc là gì?
- Tại sao việc làm sạch dữ liệu quan trọng?
- Tiền xử lý dữ liệu là gì?
- Cần bao nhiêu dữ liệu để huấn luyện một mô hình trí tuệ nhân tạo?
- Vai trò của dữ liệu trong việc đánh giá mô hình trí tuệ nhân tạo là gì?
- Các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể học từ dữ liệu không có cấu trúc không?